【二孩政策对女性就业的影响实证分析9500字】

二孩政策对女性就业的影响实证分析目录TOC\o"1-3"\h\u16293二孩政策对女性就业的影响实证分析 16201（一）经验分析 116074（二）实际层面 9毋庸置疑，我国的二孩政策是有力缓解我国人口老龄化加剧趋势的重要途径，但是我们也应该考虑到，放开生育政策不仅对我国女性照顾家庭方面提出了更多的要求，也对我国育龄的职场女性的职业生涯产生了一定的影响，接下来具体从科学理论和实际发生的两个层面来进行分析。（一）经验分析1.设立假设我们选取了2016年中国家庭跟踪调查数据（CFPS）进行分析，我们设立一个假设，即女性生育孩子的个数与其工作状态具有相关性，且生育孩子的个数越多对女性就业意愿的影响越大。2.变量选取以及模型建立研究生育对女性就业的影响，解释变量为女性目前生育孩子数（cfps_childn），代表的是女性当前自己生育孩子的个数，以数值表示0、1、2、3、4等等。被解释变量为该女性的当前就业状态（employ），就业状态分为就业、失业、退出劳动力市场。就业代表该女性目前为正在就业状态；失业代表该女性当前没有工作，但正在积极的找工作；退出劳动力市场代表该女性当前没有工作，又没有积极找工作。为观测生育对女性就业的影响，我们选择就业状态虚拟变量（0,1），其中1代表就业，0代表其他状态。除外，我们还能选择了失业虚拟变量和退出劳动力市场虚拟变量作为被解释变量，失业虚拟变量（0,1），其中1代表失业，0代表就业；退出劳动力市场虚拟变量（0,1），其中1代表退出劳动力市场，0代表其他状态。因为要探究的是生育孩子个数和女性失业之间的关系，这样设定虚拟变量，有助于分析是否生育孩子数量多的女性失业或者退出劳动力市场的可能性更大。由于就业状态变量是离散型的，数值分别从就业到失业再到退出劳动力市场，从劳动力市场参与度来看是逐步递减的，所以我们选择模型probit模型进行回归分析。3.数据收集我们选择2016中国家庭跟踪调查（CFPS）的数据库中的就业状态和女性子女数量作为主要观测变量，由于女性生育年龄的限制性，选择20岁至50岁年龄段的女性样本。为观测生育与女性就业状态的相关性以及对数据有整体的了解，先使用spss软件进行交叉表卡方检验。使用交叉表分析的目的是分析生育子女的个数是否对女性的就业状态产生影响。将一些空白无效数据摒弃后，得到的样本数据生育孩子个数及当前就业状态的数量分布表如下：表5-120岁～50岁女性生育孩子个数*当前就业状态数量分布表（2016）当前就业状态Total失业退出劳动力市场就业受访者子女数目04739312081648137630241030772303992209263837774735574114891045042428600161670022Total122151764318070从表5-1可看出，年龄在20至50岁之间女性样本一共8070个，在这个年龄段中，调查时有一个孩子的女性人数占比最高，达到38.12%，育有两个孩子的女性占比次之，为32.68%。对样本进一步做比率分析，得出表5-2。其中就业率是指就业人数与总人数的比值，失业率是指失业人数与就业人数和失业人数之和的比值，劳动参与率是指就业人数和失业人数之和与总人数的比值。表5-220岁～50岁女性生育孩子个数的就业率、失业率、劳动参与率结果（2016）受访者子女数目就业率失业率劳动参与率014.97%0.72%15.55%129.86%0.56%30.32%227.37%0.46%27.74%35.86%0.11%5.95%41.10%0.02%1.12%50.30%0.00%0.30%60.20%0.00%0.20%70.02%0.00%0.02%从表5-2可以看出，生育1个及2个孩子的女性的劳动参与率较高，而随着生育孩子的个数增加，该群体女性的劳动参与率下降；育1个及2个孩子的女性的就业率较高，而随着生育孩子的个数增加，该群体女性的就业率下降。4.卡方测试结果运用spss软件进行卡方检验，结果如下：表5-320岁～50岁女性生育孩子个数*当前就业状态卡方测试结果（2016）数值df渐进Sig.(双侧)Pearson卡方101.602a14.000线性和线性组合102.46514.000有效案例中的N8070a.7单元格（29.2%）预期计数小于5，预期的计数下限为0.03。从表5-2的计算结果可知，经过交叉表卡方检验，期望值频数总和为8070，大于40，期望计数小于5大于1，因此使用pearson卡方检验，其中Sig值小于显著性水平临界值0.05，即生育孩子的个数对于女性当前的就业状态有显著差异性。女性生育孩子的个数对于女性当前的就业状态有强烈的相关性。因此，帮助女性分担在家庭中承担的生育角色的压力，对于女性就业会有一定的促进作用。特别是在放松生育政策的人口新政背景下，我们在鼓励家庭生育多个孩子的同时，也应考虑到是否能提供更多的社会支持，促进女性在职场与家庭中维持平衡。5.Probit模型结果以及验证假设（1）20岁～50岁年龄组女性的回归分析结果表5-4女性子女数量与就业的关系：20-50岁年龄组变量1231个孩子0.161(0.042)***-0.070(0.047)0.029(0.049)2个孩子0.362(0.044)***0.043(0.054)0.218(0.057)***3个及以上孩子0.433(0.067)***0.073(0.076)0.244(0.079)***年龄—0.023(0.002)***0.022（0.002）***小学——-0.086(0.052)初中——-0.105(0.051)**高中——0.095（0.062）大专——0.335（0.075）***大学本科及以上——0.769（0.104）***常数项0.622(0.033)***0.006(0.069)-0.073(0.089)R20.0110.0240.039N8070.0008070.0008070.000注:孩子数量为0作为参照组，教育程度为文盲/半文盲作为参照组，（）中为标准差，其中***代表在1%显著性水平下显著；**代表在5%显著性水平下显著；*代表在10%显著性水平下显著。理论上，女性子女数量越多就业的可能性越小。选取了CFPS数据中当前就业状态的数据进行分析，并选取了年龄、受教育程度作为控制变量，来探究孩子个数对于女性就业状态的影响。由表5-4的计算结果可知，拥有2个孩子以上的数据与没有孩子的参照组作为对照，得出结果显著，且孩子个数越多，对女性就业的可能性越大，这与我们常规的认知不太符合。很可能是，对于女性来说，参加社会劳动的收入能更好地分担家庭中养育孩子的成本，即参加社会劳动的工资要高于雇佣照顾孩子的保姆或者送孩子去幼托服务的支出。理论上，在20岁至50岁之间，年龄越大，越可能稳定就业。由表5-4的计算结果还能看出，对于20岁至50岁年龄组来说，年轻人容易因为求学进修等原因更容易中断就业，同时年轻人跳槽的可能性也更高，因此在这一年龄组中，越年轻的女性就业可能性越低，年龄越大的女性就业可能性上升。表5-5女性子女数量与失业的关系：20-50岁年龄组变量1231个孩子-0.386(0.092)***-0.240(0.110)**-0.304(0.114)***2个孩子-0.433(0.096)***-0.244(0.125)*-0.345(0.132)***3个及以上孩子-0.443(0.151)***-0.222(0.177)-0.317(0.186)*年龄—-0.013(0.006)*-0.012(0.006)**小学——0.232(0.125)*初中——0.102(0.127)高中——0.080（0.147）大专——-0.171（0.180）大学本科及以上——-0.209（0.211）常数项-1.781(0.066)***-1.434(0.160)***-1.489(0.208)***R20.0210.0260.035N6553.0006553.0006553.000注:孩子数量为0作为参照组，教育程度为文盲/半文盲作为参照组，（）中为标准差，其中***代表在1%显著性水平下显著；**代表在5%显著性水平下显著；*代表在10%显著性水平下显著。理论上，女性子女数量越多失业的可能性越大。选取了CFPS数据中当前就业状态的数据进行分析，并选取了年龄、受教育程度作为控制变量，来探究孩子个数对于女性失业状态的影响。由表5-5的计算结果可知，与没有孩子的参照组作为对照，孩子个数为1和2时，女性失业的可能性减少，而孩子个数为3及以上时，女性失业的可能性略微上升。这是因为对于孩子个数不多的女性来说，参加社会劳动的收入能更好地分担家庭中养育孩子的成本，即参加社会劳动的工资要高于雇佣照顾孩子的保姆或者送孩子去幼托服务的支出，使得女性更倾向于外出工作。但当孩子个数变得更多时，暂时在家中照顾孩子可能更符合经济原则。理论上，对于20岁至50岁这组年龄的女性群体来说，年龄越大，失业的可能性会越发降低。由表5-4的计算结果也能看出，对于这组年龄层的女性来说，年龄越大，失业的可能性越低，这与我们的常规认知相符。这是因为随着年龄增长，工作转换的可能性降低了，更倾向于在一个岗位中长期稳定工作，而且随着年龄增长，越发接近退休年龄，也更不倾向于更换工作。其次，随着年龄增长，所生育的孩子年龄也增长，需要花费在照顾家庭上的精力减少，也能更多地参与社会劳动。表5-6女性子女数量与退出劳动力市场的关系：20-50岁年龄组变量1231个孩子-0.114(0.042)***0.113(0.048)**0.017(0.050)2个孩子-0.320(0.045)***-0.007(0.055)-0.179(0.058)***3个及以上孩子-0.395(0.068)***-0.042(0.077)-0.211(0.081)***年龄—-0.023(0.002)***-0.022（0.002）***小学——0.061(0.053)初中——0.100(0.052)*高中——-0.110（0.063）*大专——-0.330（0.077）***大学本科及以上——-0.803（0.109）***常数项-0.711(0.034)***-0.104(0.070)-0.018(0.091)R20.0090.0220.038N8070.0008070.0008070.000注:孩子数量为0作为参照组，教育程度为文盲/半文盲作为参照组，（）中为标准差，其中***代表在1%显著性水平下显著；**代表在5%显著性水平下显著；*代表在10%显著性水平下显著。理论上，女性子女数量越多退出劳动力市场的可能性越大。选取了CFPS数据中当前就业状态的数据进行分析，并选取了年龄、受教育程度作为控制变量，来探究孩子个数对于女性退出劳动力市场状态的影响。由表5-6的计算结果可知，孩子个数越多，女性退出劳动力市场的可能性是降低的。这与我们样本选择的女性是20岁至50岁正处于黄金职业期。理论上，年龄越大，退出劳动力市场的可能性越低。由表5-6的计算结果也能看出，年龄越大，退出劳动力市场的可能性越低，这与我们的常规认知相符。因为年轻时可能还会由于求学进修等别的因素而中断工作，但随着年龄增长，中断工作的可能性降低了。（2）20岁～40岁年龄组女性的回归分析结果表5-7女性子女数量与就业的关系：20-40岁年龄组变量1231个孩子0.039(0.046)-0.172(0.053)***-0.045(0.055)2个孩子0.179(0.054)***-0.119(0.065)*0.109(0.070)3个及以上孩子0.322(0.103)***0.006(0.110)0.227(0.115)**年龄—0.038(0.005)***0.029（0.005）***小学——-0.178(0.079)**初中——-0.162(0.075)**高中——0.058（0.084）大专——0.267（0.095）***大学本科及以上——0.681（0.121）***常数项0.629(0.034)***-0.351(0.122)***-0.177(0.142)R20.0040.0170.036N4863.0004863.0004863.000注:孩子数量为0作为参照组，教育程度为文盲/半文盲作为参照组，（）中为标准差，其中***代表在1%显著性水平下显著；**代表在5%显著性水平下显著；*代表在10%显著性水平下显著。理论上，女性子女数量越多就业的可能性越小。选取了CFPS数据中当前就业状态的数据进行分析，并选取了年龄、受教育程度作为控制变量，来探究孩子个数对于女性就业状态的影响。由表5-7的计算结果可知，有3个以上孩子的数据与没有孩子的参照组作为对照，得到的结果显著，孩子个数越多，对女性就业的可能性越大，这与我们常规的认知不太符合。很可能是，对于女性来说，参加社会劳动的收入能更好地分担家庭中养育孩子的成本，即参加社会劳动的工资要高于雇佣照顾孩子的保姆或者送孩子去幼托服务的支出。理论上，对于20岁至40岁的女性来说，年龄越大，就业的可能性越高。由表5-7的计算结果还能看出，对于这组女性群体，年龄越大，就业的可能性越高，这与我们的常规认知相符。年轻时候因为求学进修等原因更容易中断就业，而年龄越大，更能集中投入精力到就业中。表5-8女性子女数量与失业的关系：20-40岁年龄组变量1231个孩子-0.414(0.108)***-0.252(0.125)**-0.330(0.131)**2个孩子-0.293(0.117)**-0.074(0.146)-0.223(0.159)3个及以上孩子-0.799(0.352)**-0.554(0.366)-0.736(0.379)*年龄—-0.027(0.011)**-0.022(0.011)**小学——0.140(0.179)初中——-0.062(0.173)高中——-0.039（0.187）大专——-0.303（0.218）大学本科及以上——-0.370（0.255）常数项-1.768(0.066)***-1.084(0.282)***-1.109(0.324)***R20.0250.0330.044N3771.0003771.0003771.000注:孩子数量为0作为参照组，教育程度为文盲/半文盲作为参照组，（）中为标准差，其中***代表在1%显著性水平下显著；**代表在5%显著性水平下显著；*代表在10%显著性水平下显著。理论上，女性子女数量越多失业的可能性越大。选取了CFPS数据中当前就业状态的数据进行分析，并选取了年龄、受教育程度作为控制变量，来探究孩子个数对于女性失业状态的影响。由表5-8的计算结果可知，有1个孩子的样本数据与没有孩子的参照组作为对照，得出结果显著，孩子个数为1时，女性失业的可能性减少，而孩子个数为3及以上时，女性失业的可能性减少得更多。这是因为对于这个年龄段的女性来说，参加社会劳动的收入能更好地分担家庭中养育孩子的成本，即参加社会劳动的工资要高于雇佣照顾孩子的保姆或者送孩子去幼托服务的支出。理论上，年龄越大，失业的可能性越低。由表5-8的计算结果也能看出，年龄越大，失业的可能性越低，这与我们的常规认知相符。因为随着年龄增长，工作转换的可能性降低了，更倾向于在一个岗位中稳定工作。表5-9女性子女数量与退出劳动力市场的关系：20-40岁年龄组变量1231个孩子0.191(0.468)0.220(0.053)***0.096(0.056)*2个孩子-0.143(0.550)***0.142(0.066)**-0.079(0.071)3个及以上孩子-0.246(0.103)**0.056(0.111)-0.156(0.116)年龄—-0.036(0.005)***-0.028（0.005）***小学——0.169(0.082)**初中——0.181(0.076)**高中——-0.056（0.086）大专——-0.241（0.963）**大学本科及以上——-0.682（0.125）***常数项-0.722(0.035)***0.217(0.124)*0.029(0.144)R20.0030.0150.035N4863.0004863.0004863.000注:孩子数量为0作为参照组，教育程度为文盲/半文盲作为参照组，（）中为标准差，其中***代表在1%显著性水平下显著；**代表在5%显著性水平下显著；*代表在10%显著性水平下显著。理论上，女性子女数量越多退出劳动力市场的可能性越大。由表5-9的计算结果可知，孩子个数为1时的样本数据对照参照组，得到的结果显著，孩子个数为1时，女性退出劳动力市场的可能性增加。这是由于我们样本选择的是20岁至40岁的女性，这个年龄阶段是女性生育期，因为养育小孩照顾家庭等原因而退出劳动力市场是十分常见的。理论上，年龄越大，退出劳动力市场的可能性越低。由表5-9的计算结果也能看出年龄因素与我们的常规认知相符。因为随着年龄增长，中断工作的可能性降低了。（3）20岁～30岁年龄组女性的回归分析结果表5-10女性子女数量与就业的关系：20-30岁年龄组变量1231个孩子-0.163(0.057)***-0.167(0.062)***0.029(0.066)2个孩子-0.091(0.087)-0.095(0.092)0.190(0.099)*3个及以上孩子-0.073(0.202)-0.789(0.205)0.207(0.210)年龄—0.002(0.010)-0.030（0.011）***小学——-0.324(0.124)***初中——-0.193(0.115)*高中——0.067（0.123）大专——0.304（0.134）**大学本科及以上——0.753（0.172）***常数项0.611(0.036)***0.570(0.259)**1.330(0.287)***R20.0030.0030.031N2582.0002582.0002582.000注:孩子数量为0作为参照组，教育程度为文盲/半文盲作为参照组，（）中为标准差，其中***代表在1%显著性水平下显著；**代表在5%显著性水平下显著；*代表在10%显著性水平下显著。理论上，女性子女数量越多就业的可能性越小。选取了CFPS数据中当前就业状态的数据进行分析，并选取了年龄、受教育程度作为控制变量，来探究孩子个数对于女性就业状态的影响。由表5-10的计算结果可知，孩子个数为2的样本数据与没有孩子的参照组作为对照，得到的结果显著，孩子个数为2时，女性就业的可能性增加，这与我们常规的认知不太符合。很可能是，对于20岁至30岁女性来说有很强烈的就业意愿，且参加社会劳动的收入能更好地分担家庭中养育孩子的成本，即参加社会劳动的工资要高于雇佣照顾孩子的保姆或者送孩子去幼托服务的支出。理论上，对于退休年龄前的女性来说，年龄越大，就业的可能性越高。由表5-10的计算结果却看出，这组女性群体年龄越大，就业的可能性越低，这是因为我们选取的是20岁至30岁这个年龄段的女性，随着年龄增加，面临着生育等因素容易导致减少就业。表5-11女性子女数量与失业的关系：20-30岁年龄组变量1231个孩子-0.404(0.149)***-0.295(0.160)*-0.366(0.171)**2个孩子0.006(0.175)0.147(0.191)0.072(0.213)3个及以上孩子0(omitted)0(omitted)0(omitted)年龄—-0.043(0.022)*-0.034(0.025)小学——0.634(0.320)**初中——0.320(0.312)高中——0.275（0.324）大专——-0.143（0.346）大学本科及以上——-0.243（0.382）常数项-1.752(0.069)***-0.709(0.543)-1.234(0.629)**R20.0160.0230.039N1855.0001855.0001855.000注:孩子数量为0作为参照组，教育程度为文盲/半文盲作为参照组，（）中为标准差，其中***代表在1%显著性水平下显著；**代表在5%显著性水平下显著；*代表在10%显著性水平下显著。理论上，女性子女数量越多失业的可能性越大。选取了CFPS数据中当前就业状态的数据进行分析，并选取了年龄、受教育程度作为控制变量，来探究孩子个数对于女性失业状态的影响。由表5-11的计算结果可知，有1个孩子的样本与没有孩子的参照组作为对照，得到的结果显著，当孩子个数为1时，女性失业的可能性减少。这是因为对于孩子个数不多的女性来说，参加社会劳动的收入能更好地分担家庭中养育孩子的成本，即参加社会劳动的工资要高于雇佣照顾孩子的保姆或者送孩子去幼托服务的支出，使得女性更愿意外出参加社会劳动。表5-12女性子女数量与退出劳动力市场的关系：20-30岁年龄组变量1231个孩子0.228(0.058)***0.214(0.062)***0.017(0.067)2个孩子0.099(0.089)0.082(0.094)-0.209(0.101)**3个及以上孩子0.168(0.203)0.148(0.205)-0.151(0.210)年龄—-0.006(0.010)0.038（0.011）***小学——0.257(0.125)**初中——0.173（0.116）高中——-0.099（0.125）大专——-0.336（0.136）**大学本科及以上——-0.855（0.179）***常数项-0.705(0.036)***-0.854(0.264)***-1.599(0.292)***R20.0050.0050.035N2582.0002582.0002582.000注:孩子数量为0作为参照组，教育程度为文盲/半文盲作为参照组，（）中为标准差，其中***代表在1%显著性水平下显著；**代表在5%显著性水平下显著；*代表在10%显著性水平下显著。理论上，女性子女数量越多退出劳动力市场的可能性越大。选取了CFPS数据中当前就业状态的数据进行分析，并选取了年龄、受教育程度作为控制变量，来探究孩子个数对于女性退出劳动力市场状态的影响。由表5-12的计算结果可知，有2个孩子的样本与参照组对比，得到的结果显著，孩子个数为2时，女性退出劳动力市场的可能性是降低的。这是由于我们样本选择的是20岁至30岁的女性，这个年龄阶段是女性就业意愿较强的阶段，而且此时的女性的父母也较为年轻，生育孩子后能得到老人家较多的帮助，也使得她们能更安心地参与职场工作。理论上，年龄越大，退出劳动力市场的可能性越低。但表5-12的计算结果却看出，年龄越大，退出劳动力市场的可能性越高，这与我们的常规认知不符。主要是因为20岁至30岁年龄段的女性随着年龄增大，越容易因为生育因素等情况需要退出劳动力市场。（二）实际层面1.加深了职场中的性别歧视生育政策从“独生子女”变成“全面二孩”意味着女性获得更大的生育自由，但也导致许多已育有一个孩子的女性在职场求职过程中因被认为可能生育二孩而失去竞争优势。企业追求利润最大化，女性生育孩子而产生的产假以及需要其他人手分担工作这些情况都使得企业需要承担更大的成本，此时企业只能减少录用女性以规避风险，造成了职场性别歧视。独生子女政策时期，企业认为只需要承担女性职工休一个产假的成本。但是，全面二孩政策时期，公司会考虑到很可能需要承担女性员工休产假两次的成本，而这样对抗风险能力较弱的中小型企业来说会更加艰辛。（1）现行的生育保险制度下生育成本并未社会化全面二孩后对女性就业歧视的加深和目前生育成本并未社会化有相当大的关系，目前我国女性的生育行为是一个家庭的私事，和国家、社会无关。全面二孩后，女性生育二孩无疑增加了生育成本，这个生育成本需要家庭和企业来承担，导致企业出于经营成本考虑不愿意招聘育龄女性。在个体案例访谈中，也发现在适婚适育年龄的女性更容易在求职过程中遇到因未生育二孩而失去竞争力的情况。在独生子女政策时期，超过35岁仍未生育，基本已经认定未来考虑生育的情况较少，但全面二孩时期，生育年龄延后至40岁甚至更晚，而20岁-40岁是女性职业的黄金期，这对女性就业产生不良影响。（2）缺乏专门的《反就业歧视法》现阶段，和劳动相关的法律法规包括《劳动法》、《劳动合同法》、《社会保险法》、《就业促进法》等等，而针对女性劳动相关的法律法规有《妇女权益保障法》、《女职工劳动保护的特别规定》等等，在这些法律法规中虽有涉及到职场歧视相关的法律条文，但缺乏系统的专门针对职场歧视的法律法规。（3）就业女性关于就业歧视的举证困难目前关于职场歧视的法律规定比较原则化，在实际操作层面不太好操作。女性遇到就业歧视需要举证歧视行为确实存在和自己是因为性别而受到歧视。但在求职阶段，除非企业直接在招聘条件中写明不录用女性，否则女性劳动者很难举证，而实际的录用条件只有企业方才知道，劳动者在求职过程中是弱势的，很难拿出有力证据来维护自己的平等权益。（4）司法救济困难重重第一，我国现阶段解决劳动纠纷的方式基本是调解，仲裁和诉讼，除诉讼外其他方式有缺乏权威性的问题。我国法律并未具体明确规定审理劳动争议案件应采用的审理程序，民事诉讼程序是实际中比较多劳动争议案件审理的程序，也产生了举证责任的问题出现。第二，普法还存在盲区，许多受教育程度不高的劳动者缺乏获取基本法律常识的渠道，并不懂得怎么收集保护自己权益的证据，更加不懂得需要怎样去申请仲裁和提出诉讼。而我国法律援助的提供也十分有限，他们在面对此类困境时，很难维护自己合法的权利。在个体案例访谈中，也看到在小城市还存在侵害三期女员工权益的事情发生，虽然很多女员工也知道这样不合法，但是为了保住自己的职业选择忍气吞声，这和在小城市里面对于法律的执行力度不足也有关系。最后，张海珠在《二孩政策下女性就业平等权的法律保护》（2018）中提到我国传统观念里“多一事不如少一事”怕麻烦的思想，可能会让企业不愿意录取一个曾经参与过劳动仲裁的就业者，企业会认为这样的劳动者容易斤斤计较，也容易带动别的员工集体维权，使得企业增加用人成本风险。2.职业中断期加长影响女性职业生涯的发展职业中断是指女性因为生育或照顾子女而无法继续有偿工作所以自愿选择离开劳动力市场，暂时中断自己的职业生涯的情况。生育二孩对女性就业者来说，代表着职业生涯很可能需要二次中断，女性在职业中断期较难和社会维持强联系以及难以一直保持较高的就业能力水平，而二次中断意味着与社会脱节的情况会更难以逆转，重返职场变得更加困难，在职场中的境地更加不乐观。调查显示，我国城镇劳动女性中超过三成有过职业中断期，而最长的职业中断期接近三年，而产生职业中断期主要的原因就是结婚生育和照顾子女。而且随着子女养育问题越发得到重视，女性需要付出的精力和时间也更加多，使得近年来女性因此中断职业的情况还在不断增加。在个体案例访谈中，20代30代的女性均有提及职业中断的问题，这与20岁至40岁是女性职业的黄金期有关系，在这个时候职业中断对女性在职场的晋升和发展有相当大的影响。特别是因为生育而考虑暂停工作回归家庭的女性，当等到孩子比较大再考